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La méthode agile est bien connue dans le développement logiciel, mais quels sont les avantages de l’agile au service d’un projet de Business Intelligence ? Et comment l’agile se traduit concrètement à toutes les étapes d’un projet data ? On vous propose de revenir sur les fondamentaux de l’agile et les bons conseils pour réussir votre projet.
Au fait, l’agile c’est quoi ?
L’agile ce sont des méthodes et des pratiques nées dans l’ingénierie logicielle qui mettent en avant la collaboration et l’adaptation pour la réussite des projets. Ces principes ont été formalisés dès 2001 dans un manifeste agile rédigé par 17 experts du développement logiciel. Leur volonté était de proposer une méthode pour réduire le taux d’échec des projets de développement logiciels. Des échecs liés à la lourdeur des méthodes traditionnelles, en particulier le « développement en cascade » aussi appelé « cycle en V ».
En effet, dans le modèle « cycle en V » un projet suit des phases linéaires et séquentielles. Sa progression traverse six étapes : définition des exigences du projet, analyse, conception du produit, mise en œuvre, validation, puis étape finale de mise en service. Cette méthode a ses avantages. En effet elle fournit un cadre clair du calendrier, des livrables et du budget. Mais ses limites sont aussi bien connues : difficultés pour réaliser le cadrage du projet, pour modifier le plan, et pour impliquer les utilisateurs. Si les utilisateurs ne découvrent le produit qu’en toute fin de projet, l’entreprise n’a alors plus de temps ni de budget pour des modifications.
La méthode agile propose donc une autre approche, avec une planification adaptative et une collaboration entre des petites équipes (de 3 à 9 membres maximum) et leurs clients internes. L’idée est de pouvoir livrer rapidement un Produit Minimum Viable (MVP pour Minimum Viable Product) pour tester la validité d’un prototype auprès des utilisateurs. Le projet peut ainsi être ajusté par itération (des temps courts de « sprint » de développement), avec des cycles d’amélioration continue du produit. La méthode agile implique donc également un budget prévisionnel, adaptable selon les évolutions du projet. En alliant anticipation, adaptation, et collaboration, l’agile a justement pour but d’éviter une mauvaise surprise budgétaire en fin de projet !
Comment la méthode agile peut être appliquée à l’analytique et la BI ?
La méthode agile peut être appliquée à une grande variété de projets, notamment dans la BI. Car l’agile amène à se poser en amont les bonnes questions sur la problématique à laquelle on veut répondre avec les données, et ce dont les utilisateurs ont vraiment besoin. Cette priorisation des besoins les plus importants servira de guide pour la réalisation du Produit Minimum Viable. En BI, un exemple de MVP peut être un tableau de bord fonctionnel autour de quelques chiffres clés prioritaires. D’autres chiffres ou visualisations peuvent être ajoutés lors de prochaines itérations.
Car une démarche de BI agile implique que les données, rapports, visualisation et tableaux de bord soient évolutifs, en fonction de l’évolution des besoins des utilisateurs et des processus de l’entreprise. On comprend donc que le choix des outils de BI doit aussi être adapté à une démarche agile. Avec des plateformes de BI en self-service qui pourront être facilement testées et prises en main par les utilisateurs non techniciens. Enfin, un autre critère de choix essentiel est la possibilité de faire évoluer la plateforme de BI rapidement et au meilleur coût par ajout de modules ou d’API.
Enfin, dans les projets de Business Intelligence il est primordial que les utilisateurs s’approprient les outils et soient même moteurs pour les faire évoluer. C’est là qu’un autre aspect de la méthode agile est utile : ses recommandations sur la documentation (tous les documents créés pendant le projet). Dans les méthodes traditionnelles, cette documentation prend beaucoup de temps. Alors qu’en agile, « un logiciel qui fonctionne prévaut sur une documentation exhaustive ». Avec la méthode agile on peut utiliser la méthode « scrum » (la « mêlée » comme au rugby) avec des points quotidiens (« daily scrums ») sur l’avancée du projet. Ces réunions rapides n’ont pas uniquement pour but d’identifier les problèmes. Elles servent aussi à promouvoir l’esprit d’équipe, la communication transparente et l’entraide. Des conditions qui favorisent les nouvelles idées et l’intégration des retours des utilisateurs associés aux points. Des utilisateurs qui deviendront les premiers ambassadeurs de la BI.
3 conseils de base pour réussir son projet de BI agile
Une démarche de BI agile implique de se concentrer sur la stratégie à adopter, la problématique data à résoudre, et les besoins des utilisateurs, avant de parler des outils. Bâtir cette stratégie reste complexe, alors l’accompagnement d’un consultant expert de la BI agile sera utile. Voici déjà trois conseils clés pour guider votre projet de BI agile.
1/ La qualité de vos données est le critère le plus important à prendre en compte pour lancer votre projet de BI. La première étape cruciale sera donc l’inventaire des données disponibles ou manquantes et des processus en place dans l’entreprise pour collecter et traiter les données. Objectif : détecter les silos de données et les données dupliquées ou transformées.
2/ Définissez en amont les critères de succès de votre projet de BI agile. Ils doivent être concis, réalistes, directement mesurables et inclure des mesures quantitatives et qualitatives. Par exemple, mesurer que les équipes sont formées aux méthodes agiles et comprennent les enjeux de la BI agile. Ou encore s’assurer que les besoins des utilisateurs sont bien hiérarchisés à chaque itération. Et comptabiliser la participation des utilisateurs aux activités quotidiennes des équipes comme les « scrums ».
3/ Pour votre produit minimum viable, sélectionnez le cas d’usage ayant le plus haut niveau de priorité et un ROI rapide. Le succès de ce projet ne dépendra pas de la quantité de données mais de leur qualité et pertinence. Il sera votre projet « vitrine », avec la petite équipe agile que vous aurez bâtie, associant des membres de l’équipe IT et des utilisateurs métiers. L’accessibilité aux données du projet donnera envie à d’autres utilisateurs de participer à de prochains ateliers pour faire évoluer la plateforme de BI et surtout l’utiliser !
Pour conclure, la BI agile a de nombreux avantages. Mais tous les projets BI ne sont pas adaptés à une approche agile. Par exemple s’il vous faut produire un tableau de bord répondant dès sa première itération à un large éventail de besoins. Enfin, l’agile implique un fort travail d’équipe, avec des compétences transversales IT et métier. Cette collaboration ne peut pas être décrétée mais elle peut être construite avec une démarche d’accompagnement du changement.
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